[发明专利]一种轮船目标遥感影像的超分辨率重建方法及系统有效
| 申请号： | 201810877366.5 | 申请日： | 2018-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN109117944B | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 王玄音;王宇昊 | 申请（专利权）人： | 北京悦图数据科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06T3/40 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;李相雨 |
| 地址： | 100094 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种轮船目标遥感影像的超分辨率重建方法及系统，该方法包括：对轮船目标遥感影像样本库中的图像进行图像分块和图像块矩阵映射，得到高‑低图像块映射矩阵；基于所述高‑低图像块映射矩阵，根据预设网络参数，利用机器学习深度卷积神经网络模型进行训练，得到超分重建卷积神经网络权重固化模型。本发明实施例通过针对特定轮船目标遥感影像样本进行训练得到超分重建卷积神经网络权重固化模型，与一般模型相比，针对轮船目标遥感影像的处理具有更高的重建精度和速度，输出图像的分辨率和清晰度得到显著提高，针对轮船目标可实现特定化处理应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 轮船 目标 遥感 影像 分辨率 重建 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种轮船目标遥感影像的超分辨率重建方法，其特征在于，包括：对轮船目标遥感影像样本库中的图像进行图像分块和图像块矩阵映射，得到高‑低图像块映射矩阵；基于所述高‑低图像块映射矩阵，根据预设网络参数，利用机器学习深度卷积神经网络模型进行训练，得到超分重建卷积神经网络权重固化模型。
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